JP7272980B2

JP7272980B2 - PERSON ANALYSIS SYSTEM, PERSON ANALYSIS METHOD, AND PERSON ANALYSIS PROGRAM

Info

Publication number: JP7272980B2
Application number: JP2020034409A
Authority: JP
Inventors: 紘之小田
Original assignee: Toyota Technical Development Corp
Current assignee: Toyota Technical Development Corp
Priority date: 2020-02-28
Filing date: 2020-02-28
Publication date: 2023-05-12
Anticipated expiration: 2040-02-28
Also published as: JP2021135979A

Description

本発明は、人物分析システム、人物分析方法、及び人物分析プログラムに関し、特に複数の人物間の関係を分析する人物分析システム、人物分析方法、及び人物分析プログラムに関するものである。 The present invention relates to a person analysis system, person analysis method, and person analysis program, and more particularly to a person analysis system, person analysis method, and person analysis program for analyzing relationships between a plurality of persons.

昨今、情報技術の発展、中でもネットワーク分析技術の向上により、人間関係を分析する情報システムが知られるようになってきた。従来の人間関係を分析する情報システムは、例えば、集団の中での立ち位置を分析したり、まとめ役的な人物を評価したりする指標として、複数の人物各々が他者と共有するネットワークにおける、複数の人物各々に備わるネットワークの中心性を用いていた（特許文献１参照）。 Recently, with the development of information technology, especially the improvement of network analysis technology, information systems for analyzing human relationships have become known. Conventional information systems for analyzing human relationships, for example, are used in a network shared by multiple people with others as an index for analyzing standing positions in a group or evaluating a person who acts as a coordinator. , the centrality of a network provided for each of a plurality of persons (see Patent Document 1).

特開２０１５－１３２９８３号公報JP 2015-132983 A

しかし、特許文献１の開示にかかる情報システムでは、人間関係を分析する指標としてネットワークの中心性のみを用いているため、単一の基準でしか人物を評価することができず、人間関係における人物の単一の役割についての分析にとどまっていた。 However, in the information system disclosed in Patent Document 1, since only the centrality of the network is used as an index for analyzing human relationships, a person can only be evaluated based on a single criterion. The analysis was limited to the single role of

そこで、本開示は、人間関係を多様な役割により分析することを可能にする人物分析システム、人物分析方法、及び人物分析プログラムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present disclosure is to provide a person analysis system, a person analysis method, and a person analysis program that enable analysis of human relationships by various roles.

すなわち、第１の態様は、複数の文献に登場する複数の人物の相互間の関連性を分析する人物分析システムであって、複数の文献に登場する少なくとも１名以上の人物の人物情報を含む文献の一覧を示す文献リストを取得する取得部と、人物情報における個々の人物の相互間の関連性の分析に用いる関連性指標を算出する算出部と、関連性指標に基づく分析結果を出力する出力表示処理部と、を備え、算出部は、関連性指標として、複数の人物各々の、人物を除く複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第１指標を算出する第１指標算出部と、関連性指標として、人物が関与した文献の数に基づいた第２指標を算出する第２指標算出部と、を有することを特徴とする。 That is, the first aspect is a person analysis system that analyzes relationships between a plurality of persons appearing in a plurality of documents, and includes person information of at least one or more persons appearing in a plurality of documents. An acquisition unit that acquires a document list showing a list of documents, a calculation unit that calculates a relevance index used for analyzing the relevance between individual persons in the person information, and outputs analysis results based on the relevance index. and an output display processing unit, wherein the calculation unit is a first index indicating the extent of a network between each of the plurality of persons and each other person included in the plurality of persons excluding the person, as a relationship index. and a second index calculation unit for calculating, as the relevance index, a second index based on the number of documents in which the person is involved.

第１の態様によれば、複数の人物各々の他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第１指標だけでなく、人物が関与した文献の数に基づいた第２指標を用いることにより、多様な観点から人間関係を分析する人物分析システムを提供することができる。 According to a first aspect, using not only a first index indicating the breadth of the network between each of the plurality of persons and each of the other persons, but also a second index based on the number of documents in which the person has been involved. Therefore, it is possible to provide a person analysis system that analyzes human relationships from various viewpoints.

第２の態様は、第１の態様にかかる人物分析システムにおいて、複数の文献に登場する複数の人物について、人物の第１指標の値が高いほど、人物は、人物を除く複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークが広いと評価され、人物の第２指標の値が高いほど、人物は、アイディアの創出能力が高いと評価され、人物の第１指標と第２指標との両者が高いほど、人物は、イノベーションを生み出す能力が高いと評価されることとしてもよい。 A second aspect is the person analysis system according to the first aspect, wherein for a plurality of persons appearing in a plurality of documents, the higher the value of the first index of the person, the more the person is included in the plurality of persons excluding the person. It is evaluated that the network between each other person who is connected to the person is wide, and the higher the value of the person's second index, the higher the person's ability to create ideas is evaluated. A person may be evaluated to have a higher ability to create innovation as both of them are higher.

第２の態様によれば、第１指標及び第２指標を用いることにより、多様な観点から複数の文献に登場する複数の人物について多様な観点から評価をすることが可能になる。 According to the second aspect, by using the first index and the second index, it is possible to evaluate a plurality of persons appearing in a plurality of documents from various viewpoints.

第３の態様は、第１の態様に係る人物分析システムにおいて、分析結果は、複数の人物の相互間における当該人物の役割であることとしてもよい。 According to a third aspect, in the person analysis system according to the first aspect, the analysis result may be the role of the person among the plurality of persons.

第３の態様によれば、第１の態様に係る人物分析システムにおいて、多様な役割の観点から人間関係を分析することができる。 According to the third aspect, in the person analysis system according to the first aspect, it is possible to analyze human relations from the viewpoint of various roles.

第４の態様は、第３の態様に係る人物分析システムにおいて、出力表示処理部は、第１指標を第１軸とし第２指標を第２軸とする散布図に複数の人物各々の分析結果を反映した座標成分を描画して出力することとしてもよい。 A fourth aspect is the person analysis system according to the third aspect, wherein the output display processing unit displays the analysis results of each of the plurality of persons on a scatter diagram with the first index as the first axis and the second index as the second axis. It is also possible to render and output the coordinate components reflecting the .

第４の態様によれば、第３の態様に係る人物分析システムにおいて、分析結果を可視化することにより、人間関係の分析結果の視認性が向上する。 According to the fourth aspect, in the person analysis system according to the third aspect, by visualizing the analysis results, the visibility of the human relationship analysis results is improved.

第５の態様は、第４の態様に係る人物分析システムにおいて、散布図は役割に紐付けられた領域により分割され、座標成分が描画された領域に基づき複数の人物各々の役割を特定することとしてもよい。 A fifth aspect is the person analysis system according to the fourth aspect, wherein the scatter diagram is divided into regions linked to roles, and the roles of each of the plurality of persons are specified based on the regions in which the coordinate components are drawn. may be

第５の態様によれば、第４の態様に係る人物分析システムにおいて、分析結果が描画された散布図の領域に基づき、即座に人物各々の役割を特定することが可能となる。 According to the fifth aspect, in the person analysis system according to the fourth aspect, it is possible to immediately specify the role of each person based on the area of the scatter diagram in which the analysis results are drawn.

第６の態様は、第４の態様に係る人物分析システムにおいて、座標成分の位置と散布図の原点との距離に基づき、複数の人物各々のスコアを特定することとしてもよい。 According to a sixth aspect, in the person analysis system according to the fourth aspect, the score of each of the plurality of persons may be specified based on the distance between the position of the coordinate component and the origin of the scatter diagram.

第６の態様によれば、第４の態様に係る人物分析システムにおいて、第１指標及び第２指標を統合した一つの評価基準、即ち、原点からの距離（スコア）を評価のパラメータとすることで容易に人物を評価することができる。 According to the sixth aspect, in the person analysis system according to the fourth aspect, one evaluation criterion that integrates the first index and the second index, that is, the distance from the origin (score) is used as an evaluation parameter. can easily evaluate a person.

第７の態様は、第３の態様に係る人物分析システムにおいて、第１指標における所定の閾値である第１閾値が設けられ、出力表示処理部において、複数の人物の相互間における当該人物にかかる第１指標算出部の算出結果である第１算出結果が第１閾値以上か否かが判定されて、当該人物の役割が特定されることとしてもよい。 A seventh aspect is the person analysis system according to the third aspect, in which a first threshold, which is a predetermined threshold for the first index, is provided, and the output display processing unit performs The role of the person may be specified by determining whether or not the first calculation result, which is the calculation result of the first index calculation unit, is equal to or greater than the first threshold.

第７の態様によれば、第３の態様に係る人物分析システムにおいて、第１指標に基づき当該人物の役割を特定することが可能となる。 According to the seventh aspect, in the person analysis system according to the third aspect, it is possible to specify the role of the person based on the first index.

第８の態様は、第３の態様に係る人物分析システムにおいて、第２指標における所定の閾値である第２閾値が設けられ、出力表示処理部において、複数の人物の相互間における当該人物にかかる第２指標算出部の算出結果である第２算出結果が第２閾値以上か否かが判定されて、当該人物の役割が特定されることとしてもよい。 An eighth aspect is the person analysis system according to the third aspect, in which a second threshold, which is a predetermined threshold for the second index, is provided, and the output display processing unit performs The role of the person may be specified by determining whether or not the second calculation result, which is the calculation result of the second index calculation unit, is equal to or greater than the second threshold.

第８の態様によれば、第３の態様に係る人物分析システムにおいて、第２指標に基づき当該人物の役割を特定することが可能となる。 According to the eighth aspect, in the person analysis system according to the third aspect, it is possible to specify the role of the person based on the second index.

第９の態様は、第１の態様に係る人物分析システムにおいて、複数の人物の相互間における当該人物にかかる第１指標算出部の算出結果である第１算出結果と、当該人物にかかる第２指標算出部の算出結果である第２算出結果と、のそれぞれの正規化された値の二乗値のそれぞれの和に基づいて、当該人物のスコアが特定されることとしてもよい。 A ninth aspect is the person analysis system according to the first aspect, in which a first calculation result, which is a calculation result of a first index calculation unit for a plurality of persons, and a second index calculation unit for a plurality of persons; The score of the person may be identified based on the sum of the square values of the normalized values of the second calculation result, which is the calculation result of the index calculation unit.

第９の態様によれば、第１の態様に係る人物分析システムにおいて、第１指標及び第２指標を統合した一つの評価基準に基づき容易に人物を評価することができる。 According to the ninth aspect, in the person analysis system according to the first aspect, it is possible to easily evaluate a person based on one evaluation criterion that integrates the first index and the second index.

第１０の態様は、第６の態様に係る人物分析システムであって、出力表示処理部は、散布図と複数の人物各々のスコアとを併記して分析結果を出力することとしてもよい。 A tenth aspect is the person analysis system according to the sixth aspect, wherein the output display processing unit may output the analysis result together with the scatter diagram and the score of each of the plurality of persons.

第１０の態様によれば、散布図とスコアとを併記することにより、役割の分析と人物の評価とを同時に行うことができる。 According to the tenth aspect, it is possible to analyze the role and evaluate the person at the same time by writing the scatter diagram and the score together.

第１１の態様は、第１の態様に係る人物分析システムにおいて、第１指標は、人物をノードとし、同一の文献に関与している複数のノードのうちの二つのノードの間の繋がりをエッジとしたネットワークグラフに基づいて算出される中心性、エフェクティブサイズ、若しくは拘束度であることとしてもよい。 An eleventh aspect is the person analysis system according to the first aspect, wherein the first index is the person as a node, and the connection between two nodes among the plurality of nodes involved in the same document as an edge. It may be the centrality, the effective size, or the degree of constraint calculated based on the network graph.

第１１の態様によれば、中心性、エフェクティブサイズ、若しくは拘束度を用いることにより、ネットワークの広さを定量的に評価することができる。 According to the eleventh aspect, the breadth of the network can be quantitatively evaluated by using centrality, effective size, or degree of constraint.

第１２の態様は、第１の態様に係る人物分析システムにおいて、第２指標算出部は、同一の文献に関与する複数の人物の中で筆頭人物に対して重み付けを行い第２指標を算出することとしてもよい。 A twelfth aspect is the person analysis system according to the first aspect, wherein the second index calculation unit weights the first person among the plurality of persons involved in the same document to calculate the second index. You can do it.

第１２の態様によれば、アイディア創出の大部分を担う筆頭人物に対して重み付けを行うことにより、アイディア創出力の評価精度が向上する。 According to the twelfth aspect, the evaluation accuracy of the ability to generate ideas is improved by weighting the leading person responsible for most of the idea generation.

第１３の態様は、第１の態様に係る人物分析システムにおいて、文献は、特許関連公報であり、人物情報は、発明者であることとしてもよい。 According to a thirteenth aspect, in the person analysis system according to the first aspect, the document may be a patent-related publication, and the person information may be an inventor.

第１３の態様によれば、公開情報である特許関連公報に基づいて分析を行うことにより、他社の特許に関する発明者について分析することができる。 According to the thirteenth aspect, it is possible to analyze inventors related to patents of other companies by performing analysis based on patent-related publications that are public information.

第１４の態様は、第１の態様に係る人物分析システムにおいて、文献は、学術論文であり、人物情報は、著者であることとしてもよい。 According to a fourteenth aspect, in the person analysis system according to the first aspect, the document may be an academic paper, and the person information may be an author.

第１４の態様によれば、公開情報である学術論文に基づいて分析を行うことにより、他社が発表した学術論文の著者について分析することができる。 According to the fourteenth aspect, it is possible to analyze authors of academic papers published by other companies by performing analysis based on academic papers that are public information.

第１５の態様は、複数の文献に登場する複数の人物の相互間の関連性を分析する人物分析方法であって、複数の文献に登場する少なくとも１名以上の人物の人物情報を含む文献の一覧を示す文献リストを取得する取得ステップと、人物情報における個々の人物の相互間の関連性の分析に用いる関連性指標を算出する算出ステップと、関連性指標に基づく分析結果を出力する出力表示処理ステップと、を備え、算出ステップは、関連性指標として、複数の人物各々の、人物を除く複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第１指標を算出する第１指標算出ステップと、関連性指標として、人物が関与した文献の数に基づいた第２指標を算出する第２指標算出ステップと、を有することを特徴とする。 A fifteenth aspect is a person analysis method for analyzing mutual relationships between a plurality of persons appearing in a plurality of documents, wherein the person analysis method includes personal information of at least one or more persons appearing in a plurality of documents. An acquisition step of acquiring a document list showing a list, a calculation step of calculating a relationship index used for analyzing the relationship between individual persons in the person information, and an output display for outputting the analysis result based on the relationship index a processing step, wherein the calculating step calculates, as a relationship index, a first index indicating the extent of a network between each of the plurality of persons and each other person included in the plurality of persons excluding the person; and a second index calculation step of calculating, as the relevance index, a second index based on the number of documents in which the person was involved.

第１５の態様によれば、複数の人物各々の他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第１指標だけでなく、人物が関与した文献の数に基づいた第２指標を用いることにより、多様な観点から人間関係を分析する人物分析方法を提供することができる。 According to a fifteenth aspect, using not only a first index indicating the extent of the network between each of the plurality of persons and each of the other persons, but also a second index based on the number of documents in which the person has been involved. Therefore, it is possible to provide a person analysis method for analyzing human relationships from various viewpoints.

第１６の態様は、複数の文献に登場する複数の人物の相互間の関連性を分析する人物分析プログラムであって、人物分析をするためのコンピュータに、複数の文献に登場する少なくとも１名以上の人物の人物情報を含む文献の一覧を示す文献リストを取得する取得機能と、人物情報における個々の人物の相互間の関連性の分析に用いる関連性指標を算出する算出機能と、関連性指標に基づく分析結果を出力する出力表示処理機能と、を実現させ、算出機能は、関連性指標として、複数の人物各々の、当該人物を除く複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第１指標を算出する第１指標算出機能と、関連性指標として、人物が関与した文献の数に基づいた第２指標を算出する第２指標算出機能と、を有することを特徴とする。 A sixteenth aspect is a person analysis program for analyzing relationships between a plurality of persons appearing in a plurality of documents, wherein at least one person appearing in the plurality of documents is stored in a computer for performing person analysis. an acquisition function that acquires a document list showing a list of documents containing personal information of a person, a calculation function that calculates a relevance index used to analyze the mutual relevance of individual persons in the personal information, and a relevance index an output display processing function that outputs analysis results based on the Having a first index calculation function for calculating a first index indicating the size of a network, and a second index calculation function for calculating a second index based on the number of documents in which a person has been involved as a relevance index. characterized by

第１６の態様によれば、複数の人物各々の他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第１指標だけでなく、人物が関与した文献の数に基づいた第２指標を用いることにより、多様な観点から人間関係を分析する人物分析プログラムを提供することができる。 According to a sixteenth aspect, using not only a first index indicating the breadth of the network between each of the plurality of persons and each of the other persons, but also a second index based on the number of documents in which the person has been involved. Therefore, it is possible to provide a person analysis program for analyzing human relationships from various viewpoints.

人物分析システムの構成図。The block diagram of a person analysis system. 文献リストを示す図。The figure which shows a literature list. 人物リストを示す図。The figure which shows a person list. 分析結果を示す図。The figure which shows an analysis result. 分析結果の散布図を示す図。The figure which shows the scatter diagram of an analysis result. 分析結果の散布図を示す図。The figure which shows the scatter diagram of an analysis result. 表示部の表示を示す図。The figure which shows the display of a display part. 人物分析プログラムを示すフローチャート。A flow chart showing a person analysis program. 算出ステップのフローチャート。Flowchart of calculation steps. 出力表示処理ステップのフローチャート。4 is a flowchart of output display processing steps;

以下に本開示に係る人物分析システム１０の実施の形態について、図１－図７を参照して説明する。図１を参照して本開示に係る人物分析システム１０の構成について説明する。人物分析システム１０は、ＣＰＵ２０、入力部３０、出力部４０、記憶部５０、及び表示部６０を備える。 An embodiment of a person analysis system 10 according to the present disclosure will be described below with reference to FIGS. 1 to 7. FIG. A configuration of a person analysis system 10 according to the present disclosure will be described with reference to FIG. The person analysis system 10 includes a CPU 20 , an input section 30 , an output section 40 , a storage section 50 and a display section 60 .

ＣＰＵ２０は、後述する人物分析プログラムを実行する演算処理を行う。ＣＰＵ２０には、人物分析システム１０に備わるそれぞれの機能を実現するために、文献リスト取得部７０、人物抽出部８０、第１指標算出部９０、第２指標算出部１００、及び出力表示処理部１０５を備える。 The CPU 20 performs arithmetic processing for executing a person analysis program, which will be described later. The CPU 20 includes a document list obtaining unit 70, a person extracting unit 80, a first index calculating unit 90, a second index calculating unit 100, and an output display processing unit 105 in order to realize each function of the person analysis system 10. Prepare.

入力部３０は、人物分析システム１０のＩ／Ｏインターフェイスであり、外部装置などからのデータ等を取り込む。この入力部３０で取り込まれたデータ等は記憶部５０に保存され、人物分析プログラムを実行する上で必要となる初期条件、前提条件、境界条件等の設定に用いられる。 The input unit 30 is an I/O interface of the person analysis system 10, and takes in data and the like from an external device and the like. The data and the like input by the input unit 30 are stored in the storage unit 50 and used to set initial conditions, preconditions, boundary conditions, etc. necessary for executing the person analysis program.

出力部４０は、テキストデータや画像データを表示可能な表示部（ディスプレイ）６０を備える。出力部４０は、人物分析システム１０のＩ／Ｏインターフェイスであり、人物分析システム１０に接続された表示部６０にＣＰＵ２０の演算結果を出力し、演算結果を操作者が認識しやすいように視覚化し表示する。また、出力部４０は音声データを出力可能な図示しない音声出力部（スピーカ）を備え、演算結果を音声により操作者に報知してもよい。更に、出力部４０は図示しない端末側通信部を備え、ＣＰＵ２０の演算結果をインターネットを介して外部に送信してもよい。 The output unit 40 includes a display unit (display) 60 capable of displaying text data and image data. The output unit 40 is an I/O interface of the person analysis system 10, outputs the calculation result of the CPU 20 to the display unit 60 connected to the person analysis system 10, and visualizes the calculation result so that the operator can easily recognize it. indicate. Further, the output unit 40 may include an audio output unit (speaker) (not shown) capable of outputting audio data, and notify the operator of the calculation result by audio. Furthermore, the output unit 40 may include a terminal-side communication unit (not shown) to transmit the calculation result of the CPU 20 to the outside via the Internet.

記憶部５０は、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）等の公知の記憶装置である。記憶部５０には、人物分析システム１０が分析の対象とする文献リスト、及び人物分析システム１０による文献リストの分析結果などが記録される。文献リストは、人物分析システム１０の操作者などによって予め記憶部５０に記録される。 The storage unit 50 is a known storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive). In the storage unit 50, a document list to be analyzed by the person analysis system 10, an analysis result of the document list by the person analysis system 10, and the like are recorded. The document list is recorded in the storage unit 50 in advance by an operator of the person analysis system 10 or the like.

表示部６０は、液晶ディスプレイなどの電子ディスプレイを用いて構成されている。表示部６０は、人物分析システム１０の分析結果を後述する散布図１９０（図５、図６等参照）などにより描画して表示する。 The display unit 60 is configured using an electronic display such as a liquid crystal display. The display unit 60 draws and displays the analysis result of the person analysis system 10 using a scatter diagram 190 (see FIGS. 5, 6, etc.), which will be described later.

次に、図１－図６を参照して、人物分析システム１０の構成について詳細に説明する。文献リスト取得部７０は、記憶部５０に記録されている文献リスト１１０を取得する。文献リスト１１０は、分析対象となる文献の情報である文献番号の一覧、及び各文献に含まれる人物の人物情報などが含まれる。本実施形態では、文献を特許関連公報とし、人物を発明者としている。 Next, the configuration of the person analysis system 10 will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 6. FIG. The document list acquisition unit 70 acquires the document list 110 recorded in the storage unit 50 . The document list 110 includes a list of document numbers, which is information of documents to be analyzed, and personal information of persons included in each document. In this embodiment, the documents are patent-related publications, and the persons are the inventors.

なお、文献リスト１１０を、特定企業の特許出願に限定すれば、その企業に在籍する人物を評価することができ、自社の特許出願に限定すれば、自社に在籍する人物を評価することができる。なお、特許関連公報とは、例えば日本国の公開特許公報、特許公報、公表特許公報、再公表特許、登録実用新案公報などを含む。さらに、国際機関又は外国政府が発行する特許関連公報を含みうる。また、発明者とは、実用新案の考案者を含むものとする。 If the document list 110 is limited to patent applications of a specific company, it is possible to evaluate a person who works for that company. . The patent-related publications include, for example, Japanese publications of unexamined patents, patent publications, published patent publications, republished patents, registered utility model publications, and the like. In addition, it may include patent-related publications published by international organizations or foreign governments. In addition, the term "inventor" includes the inventor of the utility model.

さらに、文献リスト１１０を、直近の数年の特許出願に限定すれば、発明の創出に現在関与している人物を評価することができ、過去の特定期間の特許出願に限定すれば、対象とする期間内に発明の創出に関与した人物を評価することがきる。 Furthermore, by limiting the document list 110 to patent applications of the most recent years, it is possible to evaluate the persons currently involved in the creation of the invention, and by limiting it to patent applications of a specific period in the past. It is possible to evaluate the person involved in the creation of the invention within the time limit.

また、文献リスト１１０を、特定の技術分野の特許出願に限定すれば、その技術分野の開発に取り組む人物の評価をすることができる。さらに、特定の技術分野の特許出願に限定された文献リスト１１０について、複数の企業、若しくは複数の国について用意すれば、特定の技術分野において、各企業若しくは各国のキーパーソンとなる人物を特定することが可能となる。 In addition, by limiting the document list 110 to patent applications in a particular technical field, it is possible to evaluate persons working on developments in that technical field. Furthermore, if a document list 110 limited to patent applications in a specific technical field is prepared for a plurality of companies or a plurality of countries, a person who will be a key person in each company or country in a specific technical field is identified. becomes possible.

文献リスト１１０を特定の技術分野の特許出願に限定するにあたっては、特許データベースにおいて特許分類検索、キーワード検索、若しくは文章の類似度検索等を活用することができる。加えて、特定の発明者を分析するとの観点で文献リスト１１０を作成する場合、人物分析システム１０のユーザが分析の対象としたい発明者を指定すれば、その発明者が関与した特許出願に使われている特許分類若しくはキーワードを分析して、それらと類似度が高い特許出願を機械的に抽出することで文献リスト１１０を作成することが可能である。 In limiting the document list 110 to patent applications in a specific technical field, patent classification search, keyword search, sentence similarity search, or the like can be utilized in the patent database. In addition, when the document list 110 is created from the viewpoint of analyzing a specific inventor, if the user of the person analysis system 10 designates an inventor to be analyzed, the list of patent applications in which the inventor is involved can be obtained. It is possible to create the document list 110 by analyzing the patent classifications or keywords used and mechanically extracting patent applications with a high degree of similarity.

人物分析システム１０のユーザが分析の対象として自分自身を指定すれば、自分自身が取り組んでいる技術分野の文献リスト１１０を作成することができる。この文献リスト１１０を自社内の特許出願に限定すれば、自分自身が取り組む技術分野に携わる優秀な人物を自社内で探すことができ、この文献リスト１１０を他社の特許出願に限定すれば、自分自身が取り組む技術分野に携わる優秀な人物を他社の中から探すことができる。 If the user of the person analysis system 10 designates himself/herself as an analysis target, he/she can create a document list 110 in the technical field in which he or she is working. If the document list 110 is limited to patent applications within the company, it is possible to search within the company for excellent people who are involved in the technical field in which one is engaged. You can search for excellent people who are involved in the technical field you are working on from other companies.

図２を参照して、文献リスト１１０について説明する。文献リスト１１０は、第１列に文献欄１２０、第２列に文献番号欄１３０、第３列に人物欄１４０を備えている。文献欄１２０は、文献毎に１から順に番号が割り振られ、文献毎の識別性を高める目的で設けられている。文献番号欄１３０は、文献毎の特許関連公報の公報番号が記載されている。人物欄１４０には、文献の人物情報として、文献毎に特許関連公報に掲載されている発明者が全て記載されている。 The document list 110 will be described with reference to FIG. The document list 110 has a document column 120 in the first column, a document number column 130 in the second column, and a person column 140 in the third column. The document column 120 is provided for the purpose of increasing the identifiability of each document by assigning a number starting from 1 to each document. The document number column 130 describes the publication number of the patent-related publication for each document. In the person column 140, all inventors listed in patent-related publications for each document are described as person information of the document.

人物抽出部８０は、文献リスト取得部７０で取得した文献リスト１１０の文献番号欄１３０の公報番号に基づいて、文献リスト１１０に記載されている文献の、その文献に関与した発明者を抽出する。文献リスト１１０に記載されている文献のなかで人物欄１４０にその文献の人物情報としての発明者が記載されていない場合は、人物抽出部８０が文献番号欄１３０の公報番号に基づいてその文献に関与した発明者を抽出し、人物欄１４０に発明者が記載されるようにしてもよい。 The person extraction unit 80 extracts the inventors involved in the document listed in the document list 110 based on the publication number in the document number column 130 of the document list 110 acquired by the document list acquisition unit 70. . If the person column 140 of the document listed in the document list 110 does not include the inventor as the person information of the document, the person extraction unit 80 extracts the document based on the publication number in the document number column 130. It is also possible to extract the inventors who were involved in the development and write the inventors in the person column 140 .

図３を参照して、人物リスト１５０について説明する。人物リスト１５０は、第１列に人物欄１６０、第２列に第１指標欄１７０、第３列に第２指標欄１８０を備える。人物欄１６０には、人物抽出部８０で抽出した人物が記載される。第１指標欄１７０には、後述する第１指標算出部９０で算出された人物毎の算出結果が記載される。第２指標欄１８０には、後述する第２指標算出部１００で算出された人物毎の算出結果が記載される。 The person list 150 will be described with reference to FIG. The person list 150 has a person column 160 in the first column, a first index column 170 in the second column, and a second index column 180 in the third column. The person column 160 describes the person extracted by the person extraction unit 80 . In the first index column 170, a calculation result for each person calculated by the first index calculation unit 90, which will be described later, is described. The second index column 180 describes a calculation result for each person calculated by the second index calculation unit 100, which will be described later.

第１指標算出部９０は、人物を評価（分析）するための第１の指標値を算出する。第1指標算出部９０は、人物を評価するための第１の指標値として、社会的ネットワークの中心性を用いる。本件の発明者は、人物抽出部８０により抽出された複数の人物について、その人物のそれぞれをノードとし、同一の文献に関与（共著）している複数のノードのうちの二つのノードの間の繋がり（関係性）をエッジ（枝）とするグラフ理論の観点から、社会的ネットワークと見立てた。さらに、本件の発明者は、文献リストの中の重要な人物を抽出する指標として中心性を用いることを提案し、複数の人物各々が備える中心性に基づき優劣を付与することとした。 The first index calculator 90 calculates a first index value for evaluating (analyzing) a person. The first index calculator 90 uses the centrality of the social network as the first index value for evaluating a person. The inventor of the present invention regards a plurality of persons extracted by the person extracting unit 80 as a node, and between two nodes among a plurality of nodes involved in (co-authoring) the same document. From the point of view of graph theory, where connections (relationships) are edges (branches), it is regarded as a social network. Furthermore, the inventor of the present case proposed using centrality as an index for extracting important persons from the literature list, and decided to assign superiority or inferiority based on the centrality possessed by each of a plurality of persons.

本発明における、複数の文献に登場する複数の人物の相互間の関連性とは、同一の文献に関与（共著）している複数のノードのうちの二つのノードの間の繋がりのことをいう。即ち、共著という個々の繋がりにより形成されている社会的ネットワークを構成する人物は、関与した文献の数のみならず、共著の相手が備える中心性に影響を受け得る。 In the present invention, the relationship between a plurality of persons appearing in a plurality of documents refers to the connection between two nodes out of a plurality of nodes involved in (co-authoring) the same document. . In other words, a person who constitutes a social network formed by individual connections of co-authorship can be influenced not only by the number of documents involved but also by the centrality possessed by co-authors.

第１指標にネットワークの中心性を用いることにより、人物抽出部８０で抽出された複数の人物により構築された社会的ネットワークの中で複数の人物各々がどの程度に中心的であり重要であるかを評価する。社会的ネットワークの中心性には、媒介中心性、次数中心性、近接中心性、固有ベクトル中心性などがあり、これらを第１指標として用いることができる。本実施形態においては第１指標として媒介中心性を用いている。 By using the centrality of the network as the first index, how central and important each of the plurality of persons is in the social network constructed by the plurality of persons extracted by the person extraction unit 80 Evaluate. The centralities of social networks include betweenness centrality, degree centrality, closeness centrality, eigenvector centrality, etc., and these can be used as the first index. In this embodiment, betweenness centrality is used as the first index.

媒介中心性（Ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）は、ノードとノードとを結ぶ経路上にあるノードを高く評価する指標であり、あるノードが他のノード間を接続する最短経路上にある度合いを示す。媒介中心性は、ある社会的ネットワークにおいて異なる領域を繋ぐ要衝、又は異なる集団同士を繋ぐキーパーソンになりうるノードを高く評価する。即ち、媒介中心性は、社会的ネットワークの中のまとめ役的な人物を推定する指標として優れていると考えられている。 Betweenness centrality is an index that highly evaluates nodes on paths connecting nodes, and indicates the degree to which a node is on the shortest path connecting other nodes. Betweenness centrality values nodes that can be key points connecting different areas or key persons connecting different groups in a social network. In other words, betweenness centrality is considered to be an excellent index for estimating a coordinating person in a social network.

次数中心性（Ｄｅｇｒｅｅｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）は、社会的ネットワーク内でより多くのエッジ（＝他のノードとの関係性）を持つノードを高く評価する指標である。即ち、他の人物との共著の数が多い人物ほど高く評価される。次数とは、あるノードが隣接する他のノードの数のことをいう。隣接とは、あるノードと他のノードの間にさらに他のノードが存在しないことをいい、距離とは無関係である。 Degree centrality is an index that highly evaluates a node having more edges (=relationships with other nodes) in a social network. In other words, a person who has a large number of co-authorships with other persons is highly evaluated. Degree refers to the number of other nodes that a node is adjacent to. Adjacency means that there is no further node between a node and another node, regardless of distance.

近接中心性（Ｃｌｏｓｅｎｅｓｓｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）とは、あるネットワーク内のそれぞれのノードについて、あるノードの当該ネットワークの中の他の全てのノードへの最短経路長の合計に着目した指標であり、この合計が小さいほど、あるノードの中心性の度合いが高いと評価される。 Closeness centrality is an index that focuses on the sum of the shortest path lengths of a node to all other nodes in the network for each node in a network, and this sum is small The higher the degree, the higher the degree of centrality of a node is evaluated.

固有ベクトル中心性（Ｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）とは、あるノードの中心性にそのノードと関連を持つ他のノードの中心性を反映させる指標である。つまり、あるノードの固有ベクトル中心性は、当該ノードにエッジを伸ばすノードの中心性の合計値である。即ち、他の人物との共著が多い人物との共著が多い人物は固有ベクトル中心性が高く、ネットワークの中心性の度合いが高いと評価される。 Eigenvector centrality is an index that makes the centrality of a node reflect the centrality of other nodes related to that node. That is, the eigenvector centrality of a node is the sum of the centralities of the nodes extending edges to that node. That is, a person who often co-authors with other persons has high eigenvector centrality and is evaluated as having a high degree of network centrality.

なお、第１指標として、ネットワークの中心性の代わりに、ネットワークのエフェクティブサイズ、若しくは拘束度を用いても良い。エフェクティブサイズとは、ネットワークの冗長性の概念に基づいている。あるネットワーク内のノードｕのエフェクティブサイズｅ（ｕ）は、次の式（１）により表される。 As the first index, the effective size of the network or the degree of constraint may be used instead of the centrality of the network. Effective size is based on the concept of network redundancy. The effective size e(u) of node u in a certain network is expressed by the following equation (1).

ここで、Ｎ（ｕ）はノードｕの近傍にあるノードの集合である。ｐ_ｕｗは、ノードｕおよびノードｗについての、ノードｕおよびノードｗに結合するエッジの正規化された相互重みである。また、ｍ_ｖｗは、ノードｖとノードｗの相互重みを、その近隣のいずれかとの最大相互重みvで割ったものである。 where N(u) is the set of nodes in the vicinity of node u. p _uw is the normalized mutual weight of the edges connecting node u and node w, for node u and node w. Also, m _vw is the mutual weight of node v and node w divided by the maximum mutual weight v with any of its neighbors.

拘束度とは、あるノードがそのネットワークにおいて他のノードに拘束される程度を表す指標であり、ネットワークに参画している者の行動に制限がかけられている状態を示す指標であるということができる。なお、「拘束度」は公知であり、この「拘束度」の説明および数式の定義については、「実践ネットワーク分析・関係を解く理論と技法」（安田雪、新曜社、ｐ１０８－１０９）を参照されたい。 The degree of constraint is an index that indicates the degree to which a node is constrained by other nodes in the network, and is an index that indicates the state in which the actions of those participating in the network are restricted. can. In addition, the "constraint degree" is well known, and for the explanation of this "constraint degree" and the definition of the formula, see "Practical Network Analysis: Theory and Techniques for Solving Relationships" (Yasuda Yuki, Shinyousha, pp. 108-109). want to be

第２指標算出部１００は、人物抽出部８０で文献リスト１１０から抽出された人物ごとに関与した文献の数をカウントする。特許のアイディア創出の大部分を担うのは筆頭発明者であると考えられるため、１つの文献に関与した人物が複数いる場合は、筆頭の発明者のみが文献に関与したとしてカウントするのが好ましい。本実施形態では、筆頭の発明者にのみ１文献に付き１点を付与することとする。 The second index calculation unit 100 counts the number of documents related to each person extracted from the document list 110 by the person extraction unit 80 . The lead inventor is considered to be responsible for most of the idea generation for a patent, so if there are multiple people involved in a single document, it is preferable to count only the lead inventor as involved in the document. . In this embodiment, only the first inventor is given one point per document.

特許のアイディア創出について共同発明者も少なからずそのアイディア創出の手助けをしていると考えることもできる。筆頭発明者であるか否かを考慮しない場合は、文献に関与した人物の全てに１文献につき均一に得点、例えば１点ずつ付与するものとする。 It is also possible to think that co-inventors are helping the creation of ideas for patents in no small part. If no consideration is given to whether or not the person is the first inventor, all persons involved in the document shall be given a uniform score, for example, 1 point per document.

反対に、筆頭発明者に対して重み付けを行う場合は、例えば、１文献につき筆頭発明者に対して１点が付与され、筆頭発明者を除く共同発明者に対して０．５点が付与されるといった構成を用いることも可能である。 Conversely, when weighting the lead inventor, for example, 1 point is given to the lead inventor for each document, and 0.5 points are given to co-inventors excluding the lead inventor. It is also possible to use a configuration such as

また、１文献に付き割り当てられる得点が１点であるとして、この文献に関与した共同発明者に均等に分配されるとする算出方法、若しくは、筆頭発明者に対して重みを付けて分配される算出方法を用いてもよい。 In addition, assuming that one point is assigned to one document, a calculation method that distributes evenly to the joint inventors involved in this document, or distributes weighted to the first inventor A calculation method may be used.

出力表示処理部１０５は、分析結果を人物分析システム１０のユーザに対して表示するための処理を行う。具体的には、出力表示処理部１０５は、第１指標算出部９０及び第２指標算出部１００により算出された算出結果を出力部４０に表示するための処理を行う。図３に示す人物リスト１５０の第１指標欄１７０には、第１指標算出部９０により算出された算出結果が、人物欄１６０の人物に対応するように掲載される。同じく、第２指標欄１８０には、第２指標算出部１００により算出された算出結果が、人物欄１６０の人物に対応するように掲載される。 The output display processing unit 105 performs processing for displaying analysis results to the user of the person analysis system 10 . Specifically, the output display processing unit 105 performs processing for displaying the calculation results calculated by the first index calculation unit 90 and the second index calculation unit 100 on the output unit 40 . In the first index column 170 of the person list 150 shown in FIG. 3 , the calculation result calculated by the first index calculation unit 90 is posted so as to correspond to the person in the person column 160 . Similarly, in the second index column 180 , the calculation result calculated by the second index calculation unit 100 is posted so as to correspond to the person in the person column 160 .

次に、図４を参照して分析結果リスト２００について説明する。分析結果リスト２００は、第１列に人物欄２１０、第２列に第１指標欄２２０、第３列に第２指標欄２３０、第４列にスコア欄２４０、第５列に役割欄２５０を備えている。人物欄２１０には、人物抽出部８０において文献リスト取得部７０により抽出された人物が１行毎に一人ずつ掲載される。 Next, the analysis result list 200 will be described with reference to FIG. The analysis result list 200 has a person column 210 in the first column, a first index column 220 in the second column, a second index column 230 in the third column, a score column 240 in the fourth column, and a role column 250 in the fifth column. I have. In the person column 210, the persons extracted by the document list acquisition unit 70 in the person extraction unit 80 are listed one by one for each line.

第２列の第１指標欄２２０には、第１指標算出部９０において算出された算出結果について最大値１００、最小値０とする正規化された値が人物毎に掲載される。第３列の第２指標欄２３０には、第２指標算出部１００において算出された算出結果について最大値１００、最小値０とする正規化された値が人物毎に掲載される。 In the first index column 220 of the second column, the normalized values of the calculation results calculated by the first index calculation unit 90 are listed for each person, with the maximum value being 100 and the minimum value being 0. In the second index column 230 of the third column, the normalized values of the calculation result calculated by the second index calculation unit 100 with a maximum value of 100 and a minimum value of 0 are listed for each person.

正規化については、最大値１、最小値０としてもよいし、偏差値を用いてもよい。正規化に用いる最大値、最小値、及び偏差値を求めるにあたっては、分析の対象となる特定期間に発行された特許関連公報に基づいて算出してもよいし、過去に発行された全ての特許関連公報に基づいて計算してもよい。 For normalization, a maximum value of 1 and a minimum value of 0 may be used, or a deviation value may be used. The maximum, minimum, and deviation values used for normalization can be calculated based on patent-related publications issued during a specific period of time to be analyzed, or all patents issued in the past. You may calculate based on a related publication.

第１指標算出部９０及び第２指標算出部１００の算出結果を正規化する目的は、第１指標算出部９０の算出結果と第２指標算出部１００の算出結果とを同じ尺度にすることで、第１指標算出部９０及び第２指標算出部１００の算出結果に基づいて算出されるスコアの算出結果の精度が落ちるのを防止するためである。 The purpose of normalizing the calculation results of the first index calculation unit 90 and the second index calculation unit 100 is to use the same scale for the calculation results of the first index calculation unit 90 and the calculation results of the second index calculation unit 100. , the accuracy of the score calculated based on the calculation results of the first index calculator 90 and the second index calculator 100 is prevented from deteriorating.

図５、図６に、第１指標算出部９０及び第２指標算出部１００の算出結果を描画した散布図１９０を示す。散布図１９０において、横軸、縦軸は、それぞれ、正規化された第１指標（媒介中心性）、正規化された第２指標（出願件数（筆頭））である。第１指標算出部９０及び第２指標算出部１００の算出結果を散布図１９０に描画することで、第１指標算出部９０及び第２指標算出部１００の算出結果が視覚化され、社会的ネットワークにおける各人物の位置づけの視認性を向上させることができる。 5 and 6 show scatter diagrams 190 plotting the calculation results of the first index calculator 90 and the second index calculator 100. FIG. In the scatter diagram 190, the horizontal and vertical axes are the normalized first index (betweenness centrality) and the normalized second index (number of applications (top)), respectively. By drawing the calculation results of the first index calculation unit 90 and the second index calculation unit 100 on the scatter diagram 190, the calculation results of the first index calculation unit 90 and the second index calculation unit 100 can be visualized and the social network It is possible to improve the visibility of the positioning of each person in the.

第４列のスコア欄２４０には、第１指標算出部９０及び第２指標算出部１００の正規化された算出結果に基づいて算出されたスコアが人物毎に掲載される。スコアとは、散布図１９０における、描画された人物毎の算出結果と原点との距離である。スコアを評価対象とすることで第１指標と第２指標との両方を考慮した成績の良い人を選ぶことができる。 In the score column 240 of the fourth column, the score calculated based on the normalized calculation results of the first index calculator 90 and the second index calculator 100 is posted for each person. The score is the distance between the calculation result for each drawn person and the origin in the scatter diagram 190 . By using the score as an evaluation target, it is possible to select a person with good grades in consideration of both the first index and the second index.

図４における人物Ａのスコアの値（１３１．００）は、第１指標の値（１００．００）の二乗値と第２指標の値（８４．６２）の二乗値との和の値について平方根をとった値である。
スコアが良い人物に対して、ソーシャル・ネットワーキング・サービスを経由して転職情報、転職オファー情報など、目的に合わせた情報を配信するといったサービスを提供することができる。 The score value (131.00) of Person A in FIG. 4 is the square root of the sum of the square of the first index value (100.00) and the square of the second index value (84.62) is a value obtained by taking
It is possible to provide services such as distributing information that matches the purpose, such as job change information and job change offer information, to persons with good scores via social networking services.

図６を用いて、人物抽出部８０において抽出された人物毎に社会的ネットワークにおける役割を特定する方法について説明する。第１指標における閾値（以下、第１閾値という）及び第２指標における閾値（以下、第２閾値という）を設ける。 A method of specifying the role in the social network for each person extracted by the person extraction unit 80 will be described with reference to FIG. A threshold for the first index (hereinafter referred to as first threshold) and a threshold for the second index (hereinafter referred to as second threshold) are provided.

図６において、第１指標が第１閾値以上であり第２指標が第２閾値以上の場合を領域Ｉとし、第１指標が第１閾値未満であり第２指標が第２閾値以上の場合を領域ＩＩとし、第１指標が第１閾値以上であり第２指標が第２閾値未満の場合を領域ＩＩＩとする。 In FIG. 6, area I is the case where the first index is greater than or equal to the first threshold and the second index is greater than or equal to the second threshold, and the case where the first index is less than the first threshold and the second index is greater than or equal to the second threshold. Region II is defined as region II, and region III is defined as the case where the first index is greater than or equal to the first threshold and the second index is less than the second threshold.

領域Ｉは、社会的ネットワークにおける中心性の度合いが高く、更に、筆頭発明者としての出願件数が多い人物がプロットされる。散布図１９０において領域Ｉにプロットされた人物は社会的ネットワークにおいてイノベーターとしての役割を担うとされる。アイディアを沢山創出し、かつ多くのメンバーと協力して製品化・ビジネス化に取り組んでおり、企業を牽引する立場にいる可能性が大きいからである。 Region I is plotted for persons who have a high degree of centrality in social networks and who have filed many applications as the first inventor. Persons plotted in region I in scatterplot 190 are assumed to play a role as innovators in social networks. This is because they are likely to be in a position to lead the company because they have created many ideas and are working on commercialization and commercialization in cooperation with many members.

領域ＩＩは、社会的ネットワークにおける中心性の度合いは高くないが、筆頭発明者としての出願件数が多い人物がプロットされる。散布図１９０において領域ＩＩにプロットされた人物は社会的ネットワークにおいてアイディアマンとしての役割を担うとされる。アイディアを沢山創出しているが、社会的ネットワークにおける中心性が低いため、閉じたネットワークの中で単一の要素技術の開発に長年携わってきた可能性が大きいからである。 Area II is plotted for persons who do not have a high degree of centrality in the social network, but who have a large number of applications as the first inventor. Persons plotted in region II in scatterplot 190 are assumed to serve as ideas men in social networks. This is because although they have created many ideas, their centrality in social networks is low, and it is highly possible that they have been involved in the development of a single elemental technology for many years within a closed network.

領域ＩＩＩは、筆頭発明者としての出願件数は多くないが、社会的ネットワークにおける中心性の度合いが高い人物がプロットされる。散布図１９０において領域ＩＩＩにプロットされた人物は社会的ネットワークにおいてコーディネーターとしての役割を担うとされる。社会的ネットワークにおける中心性が高いため、複数の技術を絡めた製品化・ビジネス化に携わっていて、企業内でマネージャー又はプロジェクト・リーダーなどの役職にいる可能性が高いからである。 Region III plots persons who have not many applications as the first inventor but who have a high degree of centrality in the social network. Persons plotted in region III in scatterplot 190 are said to serve as coordinators in social networks. This is because, because of their high centrality in social networks, they are likely to be involved in commercialization and commercialization involving multiple technologies, and are likely to be in positions such as managers or project leaders within companies.

図４に示す分析結果リスト２００の役割欄２５０には、上記のように特定された役割が人物毎に掲載される。第１指標と第２指標の２種類の指標を用いて社会的ネットワークにおける人物の分析を行うことで、３種類（イノベーター、アイディアマン、コーディネーター）の役割について分析することが可能になる。 In the role column 250 of the analysis result list 200 shown in FIG. 4, the roles specified as described above are listed for each person. By analyzing a person in a social network using two types of indices, the first index and the second index, it becomes possible to analyze the three types of roles (innovator, idea man, and coordinator).

そして、分析結果リスト２００において、スコア欄２４０と役割欄２５０とを併記することで、同じ役割に特定された複数の人物の中でも優劣を付けることができるので、詳細で精度の高い人物の分析をすることができる。 In addition, in the analysis result list 200, the score column 240 and the role column 250 are written together, so that superiority or inferiority can be assigned even among a plurality of persons specified to the same role, so detailed and highly accurate analysis of the person can be performed. can do.

なお、第１閾値及び第２閾値は、人物分析システム１０の分析結果を考慮しながらその値を決定する。例えば、文献リスト１１０から抽出される人物の上位３％が領域Ｉに入るようにするために第１閾値及び第２閾値の値を決定することができる。 The values of the first threshold and the second threshold are determined in consideration of the analysis result of the person analysis system 10 . For example, the values of the first threshold and the second threshold can be determined so that the top 3% of persons extracted from the document list 110 fall into region I. FIG.

図７に表示部６０の表示を示す。出力表示処理部１０５により生成された散布図１９０及び分析結果リスト２００は、図７に示すように並列に並べられて表示部６０に表示される。操作者は散布図１９０と分析結果リスト２００とを同時に確認することができるので、発明者の媒介中心性、出願件数、及びスコアを数値情報として認識するとともに、当該発明者の社会的ネットワークにおける立ち位置を視覚で確認することができる。 FIG. 7 shows the display of the display unit 60. As shown in FIG. The scatter diagram 190 and the analysis result list 200 generated by the output display processing unit 105 are arranged in parallel and displayed on the display unit 60 as shown in FIG. Since the operator can check the scatter diagram 190 and the analysis result list 200 at the same time, the inventor's betweenness centrality, the number of applications, and the score can be recognized as numerical information, and the inventor's position in the social network can be recognized. The position can be confirmed visually.

続いて、図８の人物分析プログラムを示すフローチャートを用い、本発明の人物分析方法を人物分析プログラムとともに説明する。本発明の人物分析方法は、人物分析プログラムに基づいて、人物分析システム１０のＣＰＵ２０により実行される。 Next, the person analysis method of the present invention will be described together with the person analysis program using the flowchart of FIG. 8 showing the person analysis program. The person analysis method of the present invention is executed by the CPU 20 of the person analysis system 10 based on a person analysis program.

人物分析プログラムは、図１のＣＰＵ２０に対して、文献リスト取得機能、人物抽出機能、算出機能、出力表示処理機能等の各種機能を実行させる。これらの機能は図示の順に実行される。なお、各機能は前述の人物分析システム１０の説明と重複するため、詳細は省略する。 The person analysis program causes the CPU 20 in FIG. 1 to execute various functions such as a document list acquisition function, a person extraction function, a calculation function, and an output display processing function. These functions are executed in the order shown. In addition, since each function overlaps with the description of the person analysis system 10 described above, details thereof will be omitted.

文献リスト取得機能は、複数の文献に登場する少なくとも１名以上の人物の人物情報を含む文献の一覧を示す文献リストを取得する（文献リスト取得ステップＳ１０）。人物抽出機能は、文献リスト取得機能により取得した文献リストから、文献リストに含まれる全ての人物を抽出する（人物抽出ステップＳ２０）。 The document list acquisition function acquires a document list showing a list of documents including personal information of at least one person appearing in a plurality of documents (document list acquisition step S10). The person extraction function extracts all persons included in the document list from the document list acquired by the document list acquisition function (person extraction step S20).

算出機能は、文献リストに含まれる人物情報における個々の人物の相互間の関連性の分析に用いる関連性指標を算出する（算出ステップＳ３０）。算出機能は、第１指標算出機能と第２指標算出機能とを備える。算出ステップ（Ｓ３０）は図９に示すサブルーチンを備える。 The calculation function calculates a relevance index used for analyzing the relevance between individual persons in the person information included in the document list (calculation step S30). The calculation function includes a first index calculation function and a second index calculation function. The calculation step (S30) comprises a subroutine shown in FIG.

第１指標算出機能は、関連性指標として、複数の人物各々の、人物を除く複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第１指標を算出する（第１指標算出ステップＳ３１）。第２指標算出機能は、関連性指標として、人物が関与した文献の数に基づいた第２指標を算出する（第２指標算出ステップＳ３２）。 The first index calculation function calculates, as a relevance index, a first index indicating the extent of the network between each of the plurality of persons and each other person included in the plurality of persons excluding the person (first index calculation step S31). The second index calculation function calculates a second index based on the number of documents in which the person is involved as a relevance index (second index calculation step S32).

出力表示処理機能は、関連性指標に基づく分析結果を出力する（出力表示処理ステップＳ４０）。出力表示処理ステップ（Ｓ４０）は、図１０に示すサブルーチンを備える。出力表示処理部１０５は、分析結果取得ステップＳ４１において、第１指標算出部９０及び第２指標算出部１００の算出結果を取得する。 The output display processing function outputs analysis results based on the relevance index (output display processing step S40). The output display processing step (S40) has a subroutine shown in FIG. The output display processing unit 105 acquires the calculation results of the first index calculation unit 90 and the second index calculation unit 100 in analysis result acquisition step S41.

ステップＳ４２において、ある人物（以下、人物Ａとする）の第１指標が第１閾値以上か否か判定を行い、ＹＥＳの場合はステップＳ４３に移行し、ＮＯの場合はステップＳ４４に移行する。ステップＳ４３において、人物Ａの第２指標が第２閾値以上か否か判定を行い、ＹＥＳの場合は人物Ａの役割はイノベーターに特定され（Ｓ４５）、ＮＯの場合は人物Ａの役割はコーディネーターに特定される（Ｓ４６）。 In step S42, it is determined whether or not the first index of a certain person (hereinafter referred to as person A) is greater than or equal to the first threshold value. If YES, the process proceeds to step S43, and if NO, the process proceeds to step S44. In step S43, it is determined whether or not the second index of person A is equal to or greater than the second threshold. It is identified (S46).

ステップＳ４４において、人物Ａの第２指標が第２閾値以上か否か判定を行い、ＹＥＳの場合は人物Ａの役割はアイディアマンに特定され（Ｓ４７）、ＮＯの場合は人物Ａの役割はなしとされる（Ｓ４８）。 In step S44, it is determined whether or not the second index of person A is equal to or greater than the second threshold. (S48).

ステップＳ４２からステップＳ４８までの処理を、ステップＳ４１において取得された全ての人物について行い、人物ごとに３種類（イノベーター、アイディアマン、コーディネーター）の役割について分析することが可能になる。 The processing from step S42 to step S48 is performed for all the persons acquired in step S41, and it becomes possible to analyze three types of roles (innovator, idea man, and coordinator) for each person.

なお、上記した実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。上記した実施形態では、文献を特許関連公報、人物を発明者としたがこれに限定されるものではなく、例えば、文献を学術論文、人物をその著者としてもよい。さらに、文献を意匠公報、人物をその創作者としてもよいし、文献を書籍、人物をその作者としてもよい。 In addition, various modifications can be implemented without being limited to the above-described embodiment. In the above-described embodiment, the document is a patent-related publication and the person is the inventor, but the invention is not limited to this. For example, the document may be an academic paper and the person is the author. Furthermore, the document may be the design publication and the person may be the creator, or the document may be the book and the person may be the author.

上記した実施形態のように、公開された特許関連公報又は学術論文を用いて人物分析を行うことで、既に一般に公開された情報に基づいて他社に在籍する人物の評価が可能となり、重要人物を推定することが可能となる。一方で、分析対象とする文献リスト１１０に、自社の公開された特許関連公報に自社の未公開の特許関連公報を加えることで、自社の人物評価をよりタイムリーなものとすることが可能となり社内の適正な人事評価に繋げることができる。 As in the above-described embodiment, by analyzing people using published patent-related publications or academic papers, it is possible to evaluate people who work for other companies based on information that has already been released to the public, and identify important people. It is possible to estimate On the other hand, by adding the unpublished patent-related publications of the company to the published patent-related publications of the company to the list of documents 110 to be analyzed, it is possible to make the evaluation of the person of the company more timely. It can lead to appropriate personnel evaluation within the company.

１０人物分析システム
２０ＣＰＵ
３０入力部
４０出力部
５０記憶部
６０表示部
７０文献リスト取得部
８０人物抽出部
９０第１指標算出部
１００第２指標算出部
１０５出力表示処理部
１１０文献リスト
１２０文献欄
１３０文献番号欄
１４０人物欄
１５０人物リスト
１６０人物欄
１７０第１指標欄
１８０第２指標欄
１９０散布図
２００分析結果リスト
２１０人物欄
２２０第１指標欄
２３０第２指標欄
２４０スコア欄
２５０役割欄
Ｉ領域
ＩＩ領域
ＩＩＩ領域 10 person analysis system 20 CPU
30 input unit 40 output unit 50 storage unit 60 display unit 70 document list acquisition unit 80 person extraction unit 90 first index calculation unit 100 second index calculation unit 105 output display processing unit 110 document list 120 document column 130 document number column 140 person Field 150 Person list 160 Person field 170 First index field 180 Second index field 190 Scatter diagram 200 Analysis result list 210 Person field 220 First index field 230 Second index field 240 Score field 250 Role field I Area II Area III Area

Claims

A person analysis system for analyzing relationships between a plurality of persons appearing in a plurality of documents,
an acquisition unit for acquiring a document list showing a list of documents containing personal information of at least one person appearing in the plurality of documents;
a calculation unit that calculates a relevance index used for analyzing relevance between individual persons in the personal information;
an output display processing unit that outputs an analysis result that is the role of the person between the plurality of persons based on the relevance index,
The calculation unit
a first index calculation unit for calculating, as the relevance index, a first index indicating the extent of a network between each of the plurality of persons and each other person included in the plurality of persons excluding the person;
A person analysis system, comprising: a second index calculation unit that calculates, as the relevance index, a second index based on the number of documents in which the person has been involved.

In the person analysis system according to claim 1,
About multiple people appearing in multiple documents,
The higher the value of the first index of the person, the wider the network between the person and each other person included in the plurality of people excluding the person.
The higher the value of the second index of the person, the higher the idea creation ability of the person is evaluated,
A person analysis system, wherein the higher both the first index and the second index of the person are, the higher the ability of the person to create innovation is evaluated.

In the person analysis system according to claim 1 ,
The output display processing unit draws and outputs coordinate components reflecting the analysis results of each of the plurality of persons on a scatter diagram having the first index as the first axis and the second index as the second axis. Characteristic person analysis system.

In the person analysis system according to claim 3 ,
the scatter diagram is divided by regions associated with the roles;
A person analysis system, wherein the role of each of a plurality of persons is specified based on the area in which the coordinate components are drawn.

In the person analysis system according to claim 3 ,
A person analysis system that specifies a score for each of a plurality of persons based on the distance between the position of the coordinate component and the origin of the scatter diagram.

In the person analysis system according to claim 1 ,
A first threshold that is a predetermined threshold in the first index is provided,
In the output display processing unit, it is determined whether or not a first calculation result, which is a calculation result of the first index calculation unit for the persons among the plurality of persons, is equal to or greater than the first threshold,
A person analysis system characterized in that the person's role is specified.

In the person analysis system according to claim 1 ,
A second threshold that is a predetermined threshold in the second index is provided,
In the output display processing unit, it is determined whether or not the second calculation result, which is the calculation result of the second index calculation unit for the persons among the plurality of persons, is equal to or greater than the second threshold value, and A person analysis system, wherein the role of the person is identified.

In the person analysis system according to claim 1,
a first calculation result, which is a calculation result of the first index calculation unit for the person among the plurality of persons; a second calculation result, which is a calculation result of the second index calculation unit for the person; A person analysis system, wherein a score for the person is determined based on respective sums of squared values of respective normalized values of .

The person analysis system according to claim 5 ,
The person analysis system, wherein the output display processing unit outputs the analysis result together with the scatter diagram and the score of each of the plurality of persons.

In the person analysis system according to claim 1,
The first index is centrality and effectiveness calculated based on a network graph in which a person is a node and a connection between two of the plurality of nodes involved in the same document is an edge. A person analysis system characterized by size or degree of restraint.

In the person analysis system according to claim 1,
The person analysis system, wherein the second index calculation unit calculates the second index by weighting a leading person among a plurality of persons involved in the same document.

In the person analysis system according to claim 1,
The document is a patent-related publication,
A person analysis system, wherein the person information is an inventor.

In the person analysis system according to claim 1,
The document is an academic paper,
The person analysis system, wherein the person information is an author.

A person analysis method for analyzing relationships between a plurality of persons appearing in a plurality of documents,
an acquisition step of acquiring a document list showing a list of documents containing personal information of at least one person appearing in the plurality of documents;
a calculating step of calculating a relevance index used for analyzing relevance between individual persons in the personal information;
an output display processing step of outputting an analysis result that is the role of the person among the plurality of persons based on the relevance index;
The calculating step includes:
a first index calculation step of calculating, as the relevance index, a first index indicating the extent of a network between each of the plurality of persons and each other person included in the plurality of persons other than the person;
and a second index calculation step of calculating a second index based on the number of documents in which the person has been involved as the relevance index.

A person analysis program for analyzing relationships between a plurality of persons appearing in a plurality of documents,
computer for personal analysis,
an acquisition function for acquiring a document list showing a list of documents containing personal information of at least one person appearing in the plurality of documents;
a calculation function for calculating a relevance index used for analyzing relevance between individual persons in the personal information;
realizing an output display processing function for outputting an analysis result that is the role of the person between the plurality of persons based on the relevance index;
The calculation function is
a first index calculation function for calculating, as the relevance index, a first index indicating the extent of a network between each of the plurality of persons and each other person included in the plurality of persons other than the person;
A person analysis program, comprising: a second index calculation function for calculating, as the relevance index, a second index based on the number of documents in which a person has been involved.